MySQL——關(guān)于索引的總結(jié)

首先說說索引的 優(yōu)點 ：最大的好處無疑就是提高查詢效率。有的索引還能保證數(shù)據(jù)的唯一性，比如唯一索引。

讓客戶滿意是我們工作的目標，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項目有：域名與空間、虛擬空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、豐都網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

而它的 壞處 也很明顯：索引也是文件，我們在創(chuàng)建索引時，也會創(chuàng)建額外的文件，所以會占用一些硬盤空間。其次，索引也需要維護，我們在增加刪除數(shù)據(jù)的時候，索引也需要去變化維護。當一個表的索引多了以后，資源消耗是很大的，所以必須結(jié)合實際業(yè)務(wù)再去確定給哪些列加索引。

再說說索引的基本結(jié)構(gòu)。一說到這里肯定會脫口而出：B+樹！了解B+樹前先要了解二叉查找樹和二叉平衡樹。 二叉查找樹 ：左節(jié)點比父節(jié)點小，右節(jié)點比父節(jié)點大，所以二叉查找樹的中序遍歷就是樹的各個節(jié)點從小到大的排序。 二叉平衡樹 ：左右子樹高度差不能大于1。B+樹就是結(jié)合了它們的特點，當然，不一定是二叉樹。

為什么要有二叉查找樹的特點？？ 因為查找效率快，二分查找在這種結(jié)構(gòu)下，查找效率是很快的。 那為什么要有平衡樹的特點呢？ 試想，如果不維護一顆樹的平衡性，當插入一些數(shù)據(jù)后，樹的形態(tài)有可能變得很極端，比如左子樹一個數(shù)據(jù)沒有，而全在右子樹上，這種情況下，二分查找和遍歷有什么區(qū)別呢？而就是因為這些特點需要去維護，所以就有了上面提到的缺點，當索引很多后，反而增加了系統(tǒng)的負擔。

接著說B+樹。 它的結(jié)構(gòu)如下 ：

可以發(fā)現(xiàn)，葉子節(jié)點其實是一個 雙向循環(huán)鏈表 ，這種結(jié)構(gòu)的好處就是，在范圍查詢的時候，我只用找到一個數(shù)據(jù)，就可以直接返回剩余的數(shù)據(jù)了。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通過葉子節(jié)點間的指針就可以找到。再說說其他特點： 數(shù)據(jù)只存在于葉子節(jié)點 。當葉子節(jié)點滿了，如果再添加數(shù)據(jù)，就會拆分葉子節(jié)點，父節(jié)點就多了個子節(jié)點。如果父節(jié)點的位置也滿了，就會擴充高度，就是拆分父節(jié)點，如25 50 75拆分成：25為左子樹，75為右子樹，50變成新的頭節(jié)點，此時B+樹的高度變成了3。它們的擴充的規(guī)律如下表，Leaf Page是葉子節(jié)點，index Page是非葉子節(jié)點。

再說說B樹 ，B樹相比較B+樹，它所有節(jié)點都存放數(shù)據(jù)，所以在查找數(shù)據(jù)時，B樹有可能沒到達葉子節(jié)點就結(jié)束了。再者，B樹的葉子節(jié)點間不存在指針。

最后說說Hash索引 ，相較于B+樹，Hash索引最大的優(yōu)點就是查找數(shù)據(jù)快。但是Hash索引最大的問題就是不支持范圍查詢。試想，如果查詢小于30的數(shù)據(jù)，hash函數(shù)是根據(jù)數(shù)據(jù)的值找到其對應(yīng)的位置，誰又知道小于30的有哪幾個數(shù)據(jù)。而B+樹正好相反，范圍查詢是它的強項。

附錄： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音譯。 為啥都說Hash快？？ 首先有一塊哈希表（散列表），它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是個數(shù)組，一個任意長度的數(shù)據(jù)通過hash函數(shù)都可以變成一個固定長度的數(shù)據(jù)，叫hash值。然后通過hash值確定在數(shù)組中的位置，相同數(shù)據(jù)的hash值是相同的，所以我們存儲一個數(shù)據(jù)以后，只需O(1)的時間復(fù)雜度就可以找到數(shù)據(jù)。 那hash函數(shù)又是啥？？ 算術(shù)運算或位運算，很多應(yīng)用里都有hash函數(shù)，但實際運算過程大不一樣。這是Java里String的hashCode方法：

publicint hashCode() {

}

還有一個問題，hash函數(shù)計算出來的hash值有可能存在碰撞，即兩個不同的數(shù)據(jù)可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的應(yīng)用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就會以當前數(shù)組位置為頭節(jié)點，轉(zhuǎn)變成一個鏈表。

說到這里也清楚了為啥Java中引用類型要同時重寫hashCode和equals了。兩個對象，實例就算一模一樣，它們的hash值也不相等， 為啥不相等？？ 默認的Object的hashCode方法會根據(jù)對象來計算hash值的，實例相同，但它們還是兩個不同的對象啊，所以我們重寫hashCode時，最簡單的方法就是調(diào)用Object的hashCode方法，然后傳入該引用類型的屬性，讓hashCode方法只根據(jù)這幾個屬性來計算，那么實例相同的話，它們的hash值也會相等。等hashCode比較完后，如果相等再比較實例內(nèi)容，也就是equals，確保不是hash碰撞。

索引的分類

如果我們指定了一個主鍵，那么這個主鍵就是主鍵索引。如果我們沒有指定，Mysql就會自動找一個非空的唯一索引當主鍵。如果沒有這種字段，Mysql就會創(chuàng)建一個大小為6字節(jié)的自增主鍵。如果有多個非空的唯一索引，那么就讓第一個定義為唯一索引的字段當主鍵，注意，是第一個定義，而不是建表時出現(xiàn)在前面的。

對于輔助索引來說，它們的B+樹結(jié)構(gòu)稍微有點特殊，它們的葉子節(jié)點存儲的是主鍵，而不是整個數(shù)據(jù)。所以在大部分情況下，使用輔助索引查找數(shù)據(jù)，需要二次查找。但并不是所有情況都需要二次查找。比如查找的數(shù)據(jù)正好就是當前索引字段的值，那么直接返回就行。這里提一句，B+樹的key就是對應(yīng)索引字段的內(nèi)容。

而輔助索引又有一些分類：唯一索引：不能出現(xiàn)重復(fù)的值，也算一種約束。普通索引：可以重復(fù)、可以為空，一般就是查詢時用到。前綴索引：只適用于字符串類型數(shù)據(jù)，對字符串前幾個字符創(chuàng)建索引。全文索引：作用是檢測大文本數(shù)據(jù)中某個關(guān)鍵字，這也是搜索引擎的一種技術(shù)。

注意，聚集索引、非聚集索引和前面幾個索引的分類并不是一個層面上的。上面的幾個分類是從索引的作用來分析的。聚集、非聚集索引是從索引文件上區(qū)分的。主鍵索引就屬于聚集索引，即索引和數(shù)據(jù)存放在一起，葉子節(jié)點存放的就是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)表的.idb文件就是存放該表的索引和數(shù)據(jù)。

輔助索引屬于非聚集索引，說到這也就明白了。索引和數(shù)據(jù)不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中，數(shù)據(jù)表的.MYI文件包含了表的索引， 該表的 葉子節(jié)點存儲索引和索引對應(yīng)數(shù)據(jù)的指針，指向.MYD文件的數(shù)據(jù)。

索引的幾點使用經(jīng)驗

經(jīng)常被查詢的字段；經(jīng)常作為條件查詢的字段；經(jīng)常用于外鍵連接或普通的連表查詢時進行相等比較字段；不為null的字段；如果是多條件查詢，最好創(chuàng)建聯(lián)合索引，因為聯(lián)合索引只有一個索引文件。

經(jīng)常被更新的字段、不經(jīng)常被查詢的字段、存在相同功能的字段

mysql之字符串字段添加索引

字符串創(chuàng)建索引方式：

1、直接創(chuàng)建完整索引，比較占用空間。

2、創(chuàng)建前綴索引，節(jié)省空間，但會增加查詢掃描次數(shù)，并且不能使用覆蓋索引。

3、倒序存儲，在創(chuàng)建前綴索引，用于繞過字符串本身前綴的卻分度不夠的問題。

4、創(chuàng)建hash字段索引，查詢性能穩(wěn)定，有額外的存儲和計算消耗。

倒序存儲和hash字段索引都不支持范圍查詢。倒序存儲的字段上創(chuàng)建的所有是按照倒序字符串的方式排序的。hash字段的方式也只能支持等值查詢。

mysql alter table SUser add index index1(email); :包含了每個記錄的整個字符串

或

mysql alter table SUser add index index2(email(6)); :-對于每個記錄只取前6個字節(jié)

全字段索引操作流程

使用的是 index1（即 email 整個字符串的索引結(jié)構(gòu)），執(zhí)行順序是這樣的：

1、從 index1 索引樹找到滿足索引值是’ zhangssxyz@xxx.com ’的這條記錄，取得 ID2 的值；

2、到主鍵上查到主鍵值是 ID2 的行，判斷 email 的值是正確的，將這行記錄加入結(jié)果集；

3、取 index1 索引樹上剛剛查到的位置的下一條記錄，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)不滿足 email=' zhangssxyz@xxx.com ’的條件了，循環(huán)結(jié)束。

前綴字段索引操作流程

如果使用的是 index2（即 email(6) 索引結(jié)構(gòu)），執(zhí)行順序是這樣的：

1、從 index2 索引樹找到滿足索引值是’zhangs’的記錄，找到的第一個是 ID1；

2、到主鍵上查到主鍵值是 ID1 的行，判斷出 email 的值不是’ zhangssxyz@xxx.com ’，這行記錄丟棄；

3、取 index2 上剛剛查到的位置的下一條記錄，發(fā)現(xiàn)仍然是’zhangs’，取出 ID2，再到 ID 索引上取整行然后判斷，這次值對了，將這行記錄加入結(jié)果集；

4、重復(fù)上一步，直到在 idxe2 上取到的值不是’zhangs’時，循環(huán)結(jié)束。

倒序查詢和hash字段的區(qū)別

它們的區(qū)別，主要體現(xiàn)在以下三個方面：

1、從占用的額外空間來看，倒序存儲方式在主鍵索引上，不會消耗額外的存儲空間，而 hash 字段方法需要增加一個字段。當然，倒序存儲方式使用 4 個字節(jié)的前綴長度應(yīng)該是不夠的，如果再長一點，這個消耗跟額外這個 hash 字段也差不多抵消了。

2、在 CPU 消耗方面，倒序方式每次寫和讀的時候，都需要額外調(diào)用一次 reverse 函數(shù)，而 hash 字段的方式需要額外調(diào)用一次 crc32() 函數(shù)。如果只從這兩個函數(shù)的計算復(fù)雜度來看的話，reverse 函數(shù)額外消耗的 CPU 資源會更小些。

3、從查詢效率上看，使用 hash 字段方式的查詢性能相對更穩(wěn)定一些。因為 crc32 算出來的值雖然有沖突的概率，但是概率非常小，可以認為每次查詢的平均掃描行數(shù)接近 1。而倒序存儲方式畢竟還是用的前綴索引的方式，也就是說還是會增加掃描行數(shù)。

mysql怎么添加hash索引

1.添加PRIMARY KEY（主鍵索引） mysqlALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysqlALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysqlALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEXT(全文索引) mysqlALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`) 5.添加多列索引 mysqlALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )

MySQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化（七）：MySQL如何使用索引

索引用于快速找到特定一些值的記錄。如果沒有索引，MySQL就必須從第一行記錄開始讀取整個表來檢索記錄。表越大，資源消耗越大。如果在字段上有索引的話，MySQL就能很快決定該從數(shù)據(jù)文件的哪個位置開始搜索記錄，而無須查找所有的數(shù)據(jù)。如果表中有1000條記錄的話，那么這至少比順序地讀取數(shù)據(jù)快100倍。注意，如果需要存取幾乎全部1000條記錄的話，那么順序讀取就更快了，因為這樣會使磁盤搜索最少。

大部分MySQL索引(PRIMARY KEY, UNIQUE,INDEX 和 FULLTEXT)都是以B樹方式存儲。只有空間類型的字段使用R樹存儲，MEMORY (HEAP)表支持哈希索引。

字符串默認都是自動壓縮前綴和后綴中的空格。

通常，如下所述幾種情況下可以使用索引。哈希索引(用于 MEMORY 表)的獨特之處在后面會討論到。

想要盡快找到匹配 WHERE 子句的記錄。

根據(jù)條件排除記錄。如果有多個索引可共選擇的話，MySQL通常選擇能找到最少記錄的那個索引。

做表連接查詢時從其他表中檢索記錄。

想要在指定的索引字段 key_col 上找到它的 MIN() 或 MAX() 值。優(yōu)化程序會在檢查索引的

key_col 字段前就先檢查其他索引部分是否使用了 WHERE key_part_# = constant 子句。這樣的話，

MySQL會為 MIN() 或 MAX() 表達式分別單獨做一次索引查找，并且將它替換成常數(shù)。當所有的表達式都被替換成常數(shù)后，查詢就立刻返回。如下：

SELECT MIN(key_part2),MAX(key_part2) FROM tbl_name WHERE key_part1=10;

對表作排序或分組，當在一個可用的最左前綴索引上做分組或排序時(如 ORDER

BY key_part1, key_part2)。如果所有的索引部分都按照 DESC 排序，索引就按倒序排序。

有些時候，查詢可以優(yōu)化使得無需計算數(shù)據(jù)就能直接取得結(jié)果。當查詢使用表中的一個數(shù)字型字段，且這個字段是索引的最左部分，則可能從索引樹中能很快就取得結(jié)果：

SELECTkey_part3FROMtbl_nameWHEREkey_part1=1

假設(shè)有如下 SELECT 語句：

如果在 col1 和 col2 上有一個多字段索引的話，就能直接取得對應(yīng)的記錄了。

網(wǎng)頁題目：mysql怎么添加哈希索,mysql的哈希索引
URL地址：http://jinyejixie.com/article8/dssesip.html

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